【摘 要】
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使用基于红外图像的故障诊断方法、基于深度Q网络故障诊断方法缺少对发电异常数据关联分析,导致数据识别结果不精准,针对该问题,提出了基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统设计.采用LM12H458高度集成数据采集芯片,设计系统采集子系统,控制系统采集的启动和停止.使用数据处理子系统处理采集数据,并将采集结果存储到子系统中,通过LED显示屏完成数据识别.根据发电量、光照强度、温度、湿度关联分析,采用apriori算法构建先验规则集,完成异常数据识别.由实验结果可知,该系统与实际数据一致,具有精准的识别效果.
【机 构】
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国家电投集团中央研究院,北京102209;国家电力投资集团有限公司,北京100029
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使用基于红外图像的故障诊断方法、基于深度Q网络故障诊断方法缺少对发电异常数据关联分析,导致数据识别结果不精准,针对该问题,提出了基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统设计.采用LM12H458高度集成数据采集芯片,设计系统采集子系统,控制系统采集的启动和停止.使用数据处理子系统处理采集数据,并将采集结果存储到子系统中,通过LED显示屏完成数据识别.根据发电量、光照强度、温度、湿度关联分析,采用apriori算法构建先验规则集,完成异常数据识别.由实验结果可知,该系统与实际数据一致,具有精准的识别效果.
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